Caffe是一個清晰而高效的深度學(xué)習(xí)框架，純粹的C++/CUDA架構(gòu)，支持命令行、Python和MATLAB接口；可以在CPU和GPU直接無縫切換

Caffe的優(yōu)勢

上手快：模型與相應(yīng)優(yōu)化都是以文本形式而非代碼形式給出。Caffe給出了模型的定義、最優(yōu)化設(shè)置以及預(yù)訓(xùn)練的權(quán)重，方便立即上手。

速度快：能夠運行最棒的模型與海量的數(shù)據(jù)。Caffe與cuDNN結(jié)合使用，測試AlexNet模型，在K40上處理每張圖片只需要1.17ms.

模塊化：方便擴(kuò)展到新的任務(wù)和設(shè)置上。可以使用Caffe提供的各層類型來定義自己的模型。

開放性：公開的代碼和參考模型用于再現(xiàn)。

社區(qū)好：可以通過BSD-2參與開發(fā)與討論。

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1.1下載cuda-caffe鏡像

sudo docker search cuda-caffe

sudo docker pull kaixhin/cuda-caffe

1.2安裝nvidia-docker

由于cuda-caffe依賴nvidia-docker工具，我們先安裝nvidia-docker

wget -P /tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.0-rc.3/nvidia-docker_1.0.0.rc.3-1_amd64.deb

#安裝
sudo dpkg -i /tmp/nvidia-docker*.deb && rm /tmp/nvidia-docker*.deb

Test nvidia-smi #啟動容器
nvidia-docker run -it kaixhin/cuda-caffe nvidia-smi

1.3執(zhí)行g(shù)et_cifar10.sh下載深度學(xué)習(xí)需要用到的圖片

./data/cifar10/get_cifar10.sh

1.4執(zhí)行./create_cifar10.sh，將會在examples中出現(xiàn)數(shù)據(jù)庫文件./cifar10-leveldb和數(shù)據(jù)庫圖像均值二進(jìn)制文件./mean.binaryproto

./examples/cifar10/create_cifar10.sh

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1.5開始訓(xùn)練測試

./examples/cifar10/train_quick.sh

1.6查看主機(jī)GPU占用情況

nvidia-smi

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當(dāng)啟動多個容器，進(jìn)行GPU資源占用訓(xùn)練時，GPU的使用情況為搶占。

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參考資料：

https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/nvidia-docker-gpu-server-application-deployment-made-easy/

https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker

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轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/fithon/p/6295983.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Docker Caffe部署的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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